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摄像机的定义，就像人们住的房子，硬件是地产商建好的毛坯，这是非常重要的基础，而定义就相当于住在里面的人用这个房子过什么样的生活，是豪华的还是简约的，是现代的还是古典的，这也是房子生命周期内由主人来按需选择的。AI时代下，人们也开始选择各种智能家居来服务自己，让生活智能化。所以对于安防行业来说，定义就是AI时代特征的产物，它的诞生是基于当下产业现状和未来持续发展来考量的：
1.算法快速发展的需求：AI时代算法、更新换代的速度远远快于过去，甚至在不断训练下，每个月乃至每周都有版本更新升级，他们希望通过摄像机与硬件解耦的方式来实现在高频次的升级过程中不影响正常的基础业务。
2. 需求多样性：单一算法需要精准度会不断提升，也需要多维度数据的辅助，从人脸到人体，维度在增加，未来还可能会有姿态、表情等各个维度数据加入，市场需要有这样一个可持续演进的产品来支撑越来越丰富的业务场景诉求。
3. 运维管理智能化：面对未来算法多样性，场景多样性，以及全网摄像机的管理，行业需要一个可视化的、可管理的、可远程控制的产品，与云端互动，高效运维，实现在线加载，在线升级，在线管理。
4.考虑传统利旧：在非AI到AI的过渡期内，不是一刀切地把过去完全替换，而是需要把存量产品用起来，让投资得其所，所以他们推出的定义摄像机有智能Proxy的能力，做到1台定义智能摄像机，带动多台普通摄像机的智能化，不做额外投资，支撑向全面的AI普及逐步转型。
摄像机认为，电脑和智能手机改变了人们看世界的角度，改变了人们的工作和生活方式；他们希望“定义摄像机“也能改变安防行业的视野，成为是安防行业真正步入AI的推动力之一。所以智能摄像机应该是定义的，从业者需要SDC OS实现更多算法生长和成长的可能性，需要SDC Studio与更多伙伴一起把路越走越宽，需要SDC Controller实现端云协同，高效管理。所以摄像机提出按需定义，给客户更多选择的空间；提出分层智能，让摄像机智能协作，端云协同，让客户投资得其所；提出持续演进，让摄像机跟上时代的步伐，能延长其生命周期。
应用场景环境复杂性问题恰恰是方案的优势所在旷视比较看好定义摄像头的概念和实践。从硬件角度出发，其实并不能从根本上解决或者屏蔽应用场景和环境复杂问题，实际结果往往只是通过引入新的复杂性来对单个场景调优，无法达到一个统一的总体解决。
解决“应用场景环境复杂”问题恰恰是方案的优势，原先的各种方案之所以效果不佳，主要是未能将“智能”加入，做不到对各种复杂环境进行有针对性的处理和自动控制调优。如类比人的眼睛，其实它获得的图像质量本身有很多缺陷，比如有盲点、高细节分辨率视场很小、各种畸变等，但人们在实际生活却感觉看到的世界很美好，适应性很高。根本原因就是我们的视觉神经系统和大脑通过“方案”对眼睛获取的图像进行了有针对性的智能处理。
摄像机的未来将由智能重新定义
认为行业中“定义摄像机”的说法不太贴切，用“智能定义摄像机”更为妥当。这两者的区别在于智能，硬件会逐渐被AI赋能，摄像机的未来将由智能重新定义。技术在解决实际问题的基础上能够大幅提高生产力甚至改变生产关系，在人工智能时代，安防视频应用也将承载更多的用户需求和期待。
虽然摄像机与场景的组合非常复杂，传感器性能、解析度大小、焦距远近、补光强弱都能影响其实际应用效果，但近年来，越来越多的智能硬件产品已经在迭代跨越这些障碍，这也是技术发展需要解决的实际问题，为了满足复杂场景需求，摄像机正在从单一功能的终端，变成多应用聚合的平台。
同时随着芯片的发展，前端设备的数据处理能力越来越强，将来必将是云+端的混合型架构。能够在前端计算的部分在前端计算，保留必要的信息到后台来进行大数据的计算。而人工智能算法的进步，带有深度摄像头的设备可以精确地进行手势识别、人体骨架识别、物体轮廓识别、人脸识别，并可以进行空间计算与场景重构，计算追踪设备在空间中的运动姿态等，本质上是一个更复杂的智能计算问题。
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